TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
6 V- l; m0 w5 d( }- q! `5 q) i w% d# p& h5 z7 L8 |1 x3 d1 j4 M
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
R, C$ y# i7 z/ g, |Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
. y" K) k( s- D* t/ }----------------------------------------------2 F1 ^: q* \3 @3 X
import torch
0 P6 ? ]* U7 p6 {& E/ k5 ^; ]import numpy as np
) }0 t3 T h8 c6 ?$ e& ]' ]* jimport matplotlib.pyplot as plt' G! y6 @9 x( Z5 \0 U1 s
import random
$ p! R9 h7 B. K0 z) v3 j$ k
! W H( \; L$ h" Y1 I2 x4 R# lx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))0 S0 H6 S$ x9 D9 i/ C* L7 Y
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
8 a+ U% m8 G) j$ c% N; J( b" j: ]. a7 d/ u1 y
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
; U: y- i A1 F zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 J2 ^# e' o- A* X
& s& q8 o$ M- y5 S$ X9 @& H- R
epochs = 100
# y, ~6 ] N5 o4 z) i- W( G V* j7 D2 \& S4 k/ x. c
losses = []9 s9 t/ H3 W1 B. d1 S" ^& v: G
for i in range(epochs):
0 M! w3 m- s9 S, U D+ z y_pred = (x*w+b) # 预测9 G+ l! z- d" q% |" z* G5 `
y_pred.reshape(-1)
6 ~& v1 g. I/ o" g1 j( l' x' B % ^& @1 m! f2 k# J
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss- r R2 i& ~0 d+ o
losses.append(loss)$ t; R$ c3 q# N4 ^$ E
( B" R. X1 |1 k, W0 Q/ c* [ loss.backward() # autograd/ b$ S# I0 ]) u
with torch.no_grad():& [# f4 _6 E. i
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
0 T) r0 z C1 v _ b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
3 h* B$ j+ _- T6 d% [( m w.grad.zero_() - ?3 W. g+ B$ o; O6 j
b.grad.zero_()
- f7 I% m, s9 n, c" g
' K2 _/ _" _# P r4 @# N$ B# K# oprint(w.item(),b.item()) #结果' M+ r9 b: j0 c5 i& b
/ u+ ^2 q1 |* ]% e: n
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625" p: ~* x2 X+ a2 k
----------------------------------------------1 C/ a0 E' o! e! {! Q/ K
最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。
5 P! x1 u3 A2 b; s高手们帮看看是神马原因?2 U, V$ z' ^, a) l9 Q# W1 W
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